兄弟們,你現在可以把任何視頻蒸留成Skills了。
我這兩天拿吳文達那門2026年的給所有人的AI入門課稍微淺淺地嘗試了一下。
26個視頻,整整4個多小時,讓他從視頻一路跑到Skills差不多用了一個小時。
最後拿出來的是25個Agent可以直接調用的Skills。
這個結果讓我說實話,屬實有點超乎我的預期。
因為倉截Skills這個項目,我也才今年4月份才開源。
最開始做它的時候,想法其實也挺簡單的。
我不是想做一個多大的系統,就是被一個問題卡住了。
AI能不能真的拆書?
不是把一本書總結成幾條金句,而是把書裡的方法、步驟、判斷標準拆出來。
變成後面Agent能用的東西。
所以第一版基本圍繞拆書來做。
開源之後,我也沒怎麼宣傳,就放在那裡。
結果兩個多月過去,慢慢長到了1.3K star,長得不算特別快。
但對我來說,已經夠說明問題了。
尤其是issue裡,不斷有人問,能不能支持視頻,支持播客?
還能不能處理課程?
這些問題看多了,我才意識到,大家要的可能不是一個普通的工具。
而是一個能把長內容變成方法論的全新生產力工具。
所以這次2.0,我就把範圍放開了。
書可以處理長視頻、課程、播客、訪談。
只要裡面有方法論,其實也可以是。
這裡我想強調一個區別。
總結和蒸留不是一回事。
總結是告訴你,這個內容講了什麼。
蒸留是把裡面真正能復用的東西拆出來。
比如判斷框架、操作步驟、注意事項、還有一些適用邊界等等。
所以這些東西拆出來之後,Agent後面才有可能在別的任務裡繼續調用。
這次的流程大概是這樣。
你可以先輸入視頻鏈接,然後下載視頻、提取音頻、轉成文字。
再把文字交給蒸結Skill做蒸留,最後生成Skill。
我沒有把視頻處理,直接塞進蒸結Skill。
這個地方我糾結過,但最後還是拆開了。
因為一旦把下載、轉寫、音頻處理都放進去,蒸結Skill會越來越重。
但其實它最核心的能力還是文本蒸留。
所以視頻這部分,我單獨做成了一個VideoDAO NORD R Skill。
一個負責把視頻變成文字,另一個負責把文字變成Skill。
這樣反而清楚一點。
溫達這門課是我拿來跑的第一個完整測試。
用Longland GCAT2.0加Cloud Code,完整跑下來大概一個小時,除了25個Skill。
第二個測試是YouTube上四個講Loop Engineering的視頻。
總時長80多分鐘,最後蒸留出了8個Skill。
跑完之後,我沒有馬上停,我又追問了幾個問題。
比如Loop Engineering,到底是什麼?
它適不適合用來優化APP,到底能不能拿來做內容創作?
結果它給的回答還挺具體,不是那種可以提升效率、優化流程的套化。
它會告訴我哪些場景適合,哪些地方容易誤用,應該怎麼拆步驟。
這點讓我有點意外。
我原以為蒸留出來的Skill最多就是方便以後查一下。
但追問幾輪之後,我發現它真的能繼續參與判斷。
這也是我這次測試最大的收穫。
倉截Skill可能不只是一個AI拆書工具。
它更像是一個把長內容變成Agent能力模塊的工具。
書可以,你買的課程可以。
只要長視頻、播客、訪談等等這些,裡面有結構、有方法、有經驗,都可以試著蒸留。
Video.no.r.rskill我也已經開源了。
感興趣的話可以去倉庫裡看一下。
我是戴鼠蒂,一個繼續折騰AI生產力工具的人。
我們下期見。